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一种关联时空关系的时序数据预测方法
摘要文本
本发明公开了一种关联时空关系的时序数据预测方法。包括：构建所需气象湿度数据集；根据气象湿度数据集内的数据各采集点间是否存在空间相关性建立邻接矩阵；使用邻接矩阵构建基于图注意力网络的空间依赖特征提取模块，用于提取气象湿度数据集内的数据各采集点间的空间依赖特征；使用邻接矩阵构建基于自注意力机制的时间依赖特征提取模块，用于提取气象湿度数据集内的数据各时间点间的时间依赖特征；构建使用门控机制的时空特征融合模块；组合上述多个模块生成并训练综合预测模型；将气象湿度数据集输入已经训练好的综合预测模型并计算气象湿度预测结果。本发明进行时空数据融合，降低数据损失，具有考虑全面，准确度高的优点。
申请人信息
- 申请人:长江信达软件技术(武汉)有限责任公司
- 申请人地址:430010 湖北省武汉市江岸区解放大道1863号24-1栋
- 发明人: 长江信达软件技术(武汉)有限责任公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种关联时空关系的时序数据预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311394688.1 |
| 申请日 | 2023/10/26 |
| 公告号 | CN117668743A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06F18/25 |
| 权利人 | 长江信达软件技术(武汉)有限责任公司 |
| 发明人 | 李金平; 刘伟; 张恒飞; 喻淼; 唐光辉; 江慧宁; 刘浩; 崔俊杰; 梁云昊 |
| 地址 | 湖北省武汉市江岸区解放大道1863号24-1栋 |
专利主权项内容
1.一种关联时空关系的时序数据预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：构建所需气象湿度数据集，对气象湿度数据集内的数据进行缺失平滑处理、特高值处理、归一化处理；S2：根据气象湿度数据集内的数据各采集点间是否存在空间相关性建立邻接矩阵；S3：使用邻接矩阵构建基于图注意力网络的空间依赖特征提取模块，用于提取气象湿度数据集内的数据各采集点间的空间依赖特征；S4：使用邻接矩阵构建基于自注意力机制的时间依赖特征提取模块，用于提取气象湿度数据集内的数据各时间点的时间依赖特征；S5：构建使用门控机制的时空特征融合模块用于融合空间依赖特征提取模块和时间依赖特征提取模块的输出特征；S6：组合上述多个模块生成并训练综合预测模型；S7：将气象湿度数据集输入已经训练好的综合预测模型并计算气象湿度预测结果。 详见官网：www.macrodatas.cn